EN ESTA TESIS SE APORTA UNA METODOLOGIA PARA LA OBTENCION DE LA OPTIMA ASIGNACION ESPACIAL DE LAS MULTIPLES ACTIVIDADES QUE SE PUEDAN DAR EN UN TERRITORIO. SOLO SE PUEDE TENER CONCIENCIA DE HABER ELEGIDO EL OPTIMO SI SE CONSIDERAN TODAS LAS SOLUCIONES POSIBLES DE UNA MANERA OBJETIVA, EVITANDO TODO TIPO DE SIMPLIFICACIONES QUE PUEDEN SER ERRONEAS. AL TENER QUE CONTEMPLAR TODAS LAS SOLUCIONES POSIBLES ES INVIABLE TRABAJAR CON METODOS ESCALARES, YA QUE LA ASIGNACION DE UNA ACTIVIDAD EN UN LUGAR DETERMINADO ES FUNCION DE LAS ACTIVIDADES VECINAS Y DEL EQUILIBRIO DE TODO EL SISTEMA TERRITORIAL, LO QUE SUPONE MILLONES DE ALTERNATIVAS. SE HA RESUELTO ESTE PROBLEMA CONSTRUYENDO UN MODELO BASADO EN EL MODELO CONDICIONAL ITERATIVO (MCI) QUE, A SU VEZ, PROCEDE DE UN METODO BAYESIANO MAS GLOBAL, QUE ASEGURA LA CONVERGENCIA A LA SOLUCION OPTIMA "SIMULATED ANNEALING". SE PRESENTA, POR TANTO, UN MODELO Y UN SOFTWARE INEDITOS QUE APOYADOS EN LA INFORMACION GEOGRAFICA, DE CUALQUIER ZONA DE ESTUDIO, PERMITEN LA OBTENCION DE LA SOLUCION OPTIMA PARA LOS CONDICIONANTES IMPUESTOS. DE ESTE MODO, TAMBIEN, SE PUEDE ANALIZAR, DE MANERA INMEDIATA, LA EVOLUCION DE LA SOLUCION OPTIMA ANTE NUEVOS, O POSIBLES, CAMBIOS Y RESTRICCIONES. PARA VALIDAR EL MODELO SE HA APLICADO EN TRES COMUNIDADES AUTONOMAS, MANIFESTANDO LA FLEXIBILIDAD, RAPIDEZ Y SEGURIDAD DEL MODELO.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados